निर्धारण का गुणांक

निर्धारण का गुणांक क्या है?

निर्धारण का गुणांक एक सांख्यिकीय माप है जो यह जांचता है कि किसी चर में अंतर किसी दिए गए घटना के परिणाम की भविष्यवाणी करते समय, दूसरे चर में अंतर से कैसे समझाया जा सकता है। दूसरे शब्दों में, यह गुणांक, जिसे आमतौर पर आर-स्क्वेर (या आर 2 ) के रूप में जाना जाता है, यह आकलन करता है कि दो चर के बीच रैखिक संबंध कितना मजबूत है, और प्रवृत्ति विश्लेषण का संचालन करते समय शोधकर्ताओं द्वारा बहुत अधिक भरोसा किया जाता है। अपने आवेदन के एक उदाहरण का हवाला देते हुए, यह गुणांक निम्नलिखित प्रश्न पर विचार कर सकता है: यदि एक महिला एक निश्चित दिन पर गर्भवती हो जाती है, तो क्या संभावना है कि वह भविष्य में अपने बच्चे को एक विशेष तिथि पर वितरित करेगी? इस परिदृश्य में, इस मीट्रिक का उद्देश्य दो संबंधित घटनाओं: गर्भाधान और जन्म के बीच सहसंबंध की गणना करना है।

चाबी छीन लेना

निर्धारण का गुणांक एक जटिल विचार है जो डेटा के लिए मॉडल के सांख्यिकीय विश्लेषण पर केंद्रित है।
निर्धारण के गुणांक का उपयोग यह समझाने के लिए किया जाता है कि एक कारक की परिवर्तनशीलता दूसरे कारक के संबंध के कारण कितनी हो सकती है।
इस गुणांक को आमतौर पर आर-स्क्वेर्ड (या आर 2 ) के रूप में जाना जाता है, और कभी-कभी इसे “फिट की अच्छाई” के रूप में जाना जाता है।
इस माप को 0.0 और 1.0 के बीच मान के रूप में दर्शाया गया है, जहां 1.0 का मान एक परिपूर्ण फिट को इंगित करता है, और इस प्रकार भविष्य के पूर्वानुमान के लिए एक अत्यधिक विश्वसनीय मॉडल है, जबकि 0.0 का मान इंगित करेगा कि मॉडल डेटा को सही ढंग से मॉडल करने में विफल रहता है सब।

निर्धारण के गुणांक को समझना

निर्धारण का गुणांक एक माप है जिसका उपयोग यह समझाने के लिए किया जाता है कि एक कारक की परिवर्तनशीलता किसी अन्य संबंधित कारक से उसके संबंध के कारण हो सकती है। यह सहसंबंध, जिसे ” फिट की अच्छाई ” के रूप में जाना जाता है, को 0.0 और 1.0 के बीच मान के रूप में दर्शाया गया है। 1.0 का मान एक सही फिट को इंगित करता है, और इस प्रकार भविष्य के पूर्वानुमानों के लिए एक अत्यधिक विश्वसनीय मॉडल है, जबकि 0.0 का मान इंगित करेगा कि गणना डेटा को सटीक रूप से मॉडल करने में विफल रहती है। उदाहरण के लिए, 0.20 का मान बताता है कि आश्रित चर का 20% स्वतंत्र चर द्वारा भविष्यवाणी किया जाता है, जबकि 0.50 के मान से पता चलता है कि निर्भर चर का 50% स्वतंत्र चर द्वारा भविष्यवाणी की जाती है, और इसके आगे।